大數據時代的心得體會

　　我們從一些事情上得到感悟后，寫一篇心得體會，記錄下來，從而不斷地豐富我們的思想。那么心得體會怎么寫才恰當呢？下面是小編精心整理的大數據時代的心得體會，歡迎閱讀，希望大家能夠喜歡。

大數據時代的心得體會1

　　信息時代的到來，我們感受到的是技術變化日新月異，隨之而來的是生活方式的轉變？我們這樣評論著的信息時代已經變為曾經。如今，大數據時代成為炙手可熱的話題。筆者在這說明信息和數據，只是試圖首先說明信息、數據的關系和不同，也試圖說明，為什么信息時代轉變為了大數據時代？大數據時代帶給了我們什么？

　　信息和數據的定義。維基百科解釋：信息，又稱資訊，是一個高度概括抽象概念，是一個發展中的動態范疇，是進行互相交換的.內容和名稱，信息的界定沒有統一的定義，但是信息具備客觀、動態、傳遞、共享、經濟等特性卻是大家的共識。數據：或稱資料，指描述事物的符號記錄，是可定義為意義的實體，它涉及到事物的存在形式。它是關于事件之一組離散且客觀的事實描述，是構成信息和知識的原始材料。數據可分為模擬數據和數字數據兩大類。數據指計算機加工的“原料”，如圖形、聲音、文字、數、字符和符號等。從定義看來，數據是原始的處女地，需要耕耘。信息則是已經處理過的可以傳播的資訊。信息時代依賴于數據的爆發，只是當數據爆發到無法駕馭的狀態，大數據時代應運而生。這是否是《大數據時代》一書所未曾闡述的背景材料？

　　在《大數據時代》一書中，大數據時代與小數據時代的區別：

　　1、思維慣例。大數據時代區別與轉變就是，放棄對因果關系的渴求，而取而代之關注相關關系。也就是說只要知道“是什么”，而不需要知道“為什么”。作者語言絕對，卻反思其本質區別。數據的更多、更雜，導致應用主意只能盡量觀察，而不是傾其所有進行推理？這也是明智之舉

　　2、使用用途。小數據停留在說明過去，大數據用驅動過去來預測未來。筆者認為數據的用途意在何為，與數據本身無關，而與數據的解讀者有關，而相關關系更有利于預測未來。

　　3、結構。大數據更多的體現在海量非結構化數據本身與處理方法的整合。大數據更像是理論與現實齊頭并進，理論來創立處理非結構化數據的方法，處理結果與未來進行驗證。

　　4、分析基礎。大數據是在互聯網背景下數據從量變到質變的過程。筆者認為，小數據時代也即是信息時代，是大數據時代的前提，大數據時代是升華和進化，本質是相輔相成，而并非相離互斥。

　　數據未來的故事。數據的發展，給我們帶來什么預期和啟示？銀行業天然有大數據的潛質。客戶數據、交易數據、管理數據等海量數據不斷增長，海量機遇和挑戰也隨之而來，適應變革，適者生存。我們可以有更廣闊的業務發展空間、可以有更精準的決策判斷能力、可以有更優秀的經營管理能力？可以這些都基于數據的收集、整理、駕馭、分析能力，基于脫穎而出的創新思維和執行。因此，建設“數據倉庫”，培養“數據思維”，養成“數據治理”，創造“數據融合”，實現“數據應用”才能擁抱“大數據”時代，從數據中攫取價值，笑看風云變換，穩健贏取未來。

大數據時代的心得體會2

　　最近鬧的沸沸揚揚的“斯諾登事件”讓我想起前段時間的暢銷書《大數據時代》。

　　維克托邁爾舍恩伯格在《大數據時代》一書中，首先給出了“大數據”的含義：你的一個習慣動作，你的一次消費行為，你的一份就診記錄……文字、方位、溝通等一切事物皆可以量化為數據，不僅人類生產和生活中“有意義”的信息海量產生，相比以往呈幾何數級的爆炸式增長，“無意義”的數據的膨脹速度也同樣驚人。

　　數據采集存儲技術讓所有的一切信息都可能被數據化，互聯網特別是移動互聯網技術讓所有的數據可以串聯起來，無遺漏數據分析技術幾乎可以讓所有的數據都派上用場。“大數據時代”，沒有了“有意義”信息和“無意義”信息的邊界，誰能得到信息并善于利用信息，誰就會搶占先機。“大數據時代”不僅影響著我們每一個人，甚至連世界經濟格局也在醞釀著巨大變革。因此，《大數據時代》的作者認為，大數據從根本上改變我們認識世界和改變世界的方式，開啟了一次重大的時代轉型。

　　歷史是一面鏡子，照向未來。毫無疑問，已有的大數據也屬于歷史的范疇，但大數據時代卻是指向未來的。大數據時代，我們分析的數據因為“大”，擺脫了傳統對隨機采樣的依賴，而是面對全體數據；因為所有信息都是“數”，可以不再糾結具體數據的精確度，而是坦然面對信息的混雜；總量每兩年就可以翻番，而且這一趨勢還在加速。倘若能夠更有效地組織和使用大數據，人類將得到更多的機會發揮數據對社會發展的巨大推動作用。研究證明，人類行為93％是可以預測的，成為“已經發生的未來”。

　　大數據時代，決策將日益基于數據和分析而作出，而并非基于經驗和直覺。雖然目前大數據預測的還只是參考答案，不是最終答案，但其威力已經顯現。在《大數據時代》中，作者舉的3個例子令人印象特別深刻。

　　一是谷歌僅憑網民留下的相關痕跡，就能得出與事實相符度高達97％的結論，2009年比疾控中心提前兩周、具體到了特定的地區和州、準確預測了甲型h1 n1流感的爆發。2013年，又成功預測了美國流感的暴發。

　　二是奧巴馬2008年的選舉，競選團隊里設置了首席數據科學家，他利用facebook和twitter進行數據分析，不但利用社交媒體來發布信息，幫助奧巴馬團隊定位目標選民，甚至篩選出一些潛在的競選志愿者。

　　三是微軟公司通過大數據分析處理，對新一屆奧斯卡金像獎作出“預言”，結果除“最佳導演”外，其余13項大獎全部命中。

　　正如維克托教授所說，我們目前看到的大數據和大數據應用，還只是“冰山的一角”。一定程度上，大數據就是新財富，價值堪比石油，正因為如此，賽門鐵克公司的調研報告顯示，全球企業的信息存儲總量年增67目前包括谷歌、舊m 、微軟、emc，惠普，以及我國的百度、騰訊、阿里巴巴等眾多巨頭，已早早開始布局大數據，為在即將來臨的大數據時代做好競爭鋪墊。

　　大數據已經滲入到了生活的方方面面，將逐漸成為現代社會基礎設施的.一部分，就像公路、鐵路、港口、水電和通信網絡一樣不可或缺。更有人說，大數據是繼邊防、海防、空防之后的第四個大國博弈的空間。美國奧巴馬政府已經把“大數據”上升到了國家戰略的層面，投資2億美元啟動“大數據研究和發展計劃”。

　　大數據時代，可以讓人成為上帝，通過各數據匯總，俯瞰世界中你想知道的任何一面。大數據時代，也可以讓你困擾不堪，因為你面臨個人隱私被不斷泄露和基于數據預測偏見的麻煩和危機。美國國家安全局和聯邦調查局于2007年啟動了一個代號為“棱鏡”的秘密監控項目，劃直接進入美國網際網路公司的中心服務器里挖掘數據、收集情報，包括微軟、雅虎、谷歌、蘋果等在內的9家國際網絡巨頭皆參與其中。報道刊出后外界嘩然。保護公民隱私組織予以強烈譴責，表示不管奧巴馬政府如何以反恐之名進行申辯，不管多少國會議員或政府部門支持監視民眾，這些項目都侵犯了公民基本權利。

　　因此，維克托教授在《大數據時代》中表達了“數據主宰一切”的隱憂，并提出了“責任與自由并舉”的信息管理設想，這也是我們在擁抱大數據時代時必須思考和解決的問題。

大數據時代的心得體會3

　　這本書里主要介紹的是大數據在現代商業運作上的應用，以及它對現代商業運作的影響。

　　《大數據時代》這本書的結構框架遵從了學術性書籍的普遍方式。也既，從現象入手，繼而通過對現象的解剖提出對這一現象的解釋。然后在通過解釋在對未來進行預測，并對未來可能出現的問題提出自己看法與對策。

　　下面來重點介紹《大數據時代》這本書的主要內容。

　　《大數據時代》開篇就講了google通過人們在搜索引擎上搜索關鍵字留下的數據提前成功的預測了美國的h1n1的爆發地與傳播方向以及可能的潛在患者的事情。google的預測比政府提前將近一個月，相比之下政府只能夠在流感爆發一兩個周之后才可以弄到相關的數據。同時google的預測與政府數據的相關性高達97%，這也就意味著google預測數據的置信區間為3%，這個數字遠遠小于傳統統計學上的常規置信區間5%！而這個數字就是大數據時代預測結果的相對準確性與事件的可預測性的最好證明！通過這一事以及其他的案例，維克托提出了在大數據時代“樣本=總體”的思想。我們都知道當樣本無限趨近于總體的時候，通過計算得到的描述性數據將無限的趨近于事件本身的性質。而之前采取的“樣本t；總體”的做法很大程度上無法做到更進一步的描述事物，因為之前的時代數據的獲取與存儲處理本身有很大的難度只導致人們采取抽樣的方式來測量事物。而互聯網終端與計算機的出現使數據的獲取、存儲與處理難度大大降低，因而相對準確性更高的“樣本=總體”的測算方式將成為大數據時代的主流，同時大數據時代本身也是建立在大批量數據的存儲與處理的基礎之上的。

　　接下來，維克多又通過了ibm追求高精確性的電腦翻譯計劃的失敗與google只是將所有出現過的相應的文字語句掃描并儲存在詞庫中，所以無論需要翻譯什么，只要有聯系google詞庫就會出現翻譯，雖然有的時候的翻譯很無厘頭，但是大多數時候還是正確的'，所以google的電腦翻譯的計劃的成功，表明大數據時代對準確性的追求并不是特別明顯，但是相反大數據時代是建立在大數據的基礎住上的，所以大數據時代追求的是全方位覆蓋的數字測度而不管其準確性到底有多高，因為大量的數據會湮埋少數有問題的數據所帶來的影響。同時大量的數據也會無限的逼近事物的原貌。

　　之后，維克托又預測了一個在大數據時代催生的重要職業——數據科學家，這是一群數學家、統計學與編程家的綜合體，這一群人將能夠從獲取的數據中得到任何他們想要的結果。換言之，只要數據充足我們的一切外在的與內在的我們不想讓他人知道的東西都見會在這一群家伙的面前展現得淋漓盡致。所以為了避免個人隱私在大數據時代被這一群人利用，維克托建議將這一群人分為兩部分，一部分使用數據為商業部門服務，而另一群人則負責審查這一些人是否合法的獲得與應用數據，是否侵犯了個人隱私。

　　無論如何，大數據時代將會到來，不管我們接受還是不接受！

　　我覺得《大數據時代》這本書寫的很好，很值得一讀。因為會給我們很多啟發，比如你在相關的社交網站發表的言論或者照片都很有可能被“數據科學家”們利用，從而再將相關數據賣給各大網店。不過，事實就是我們將會成為被預測被引誘的對象。所以說，小心你在網上留下的痕跡。

　　我喜歡這本書是因為它給我展現了一個新的世界。

大數據時代的心得體會4

　　《大數據時代》是英國維克托·邁爾—舍恩伯格教授的著作，這本書也被尊為國外大數據研究的先河之作。這本書最大的優點就在于作者利用上百個例子來對大數據的方方面面做了詳細解說，讓外行也很容易理解。結構上，作者通過大數據時代的思維變革、商業變革和管理變革三個角度依次闡述，條理清晰。

　　所謂大數據，按作者的說法，就是所有數據。隨著計算機運算速度和存儲能力的發展，收集數據變得越來越簡單，儲存數據的成本越來越低。在過去，由于技術限制，人們做統計時只能收集有限的數據做樣本，其中要考慮隨機樣本的選擇，努力減小因樣本問題出現的誤差；統計結果往往不能重復使用，造成數據利用率低。而現在則可以做到樣本=總體。數據的增多帶來不可避免的精確性問題。小數據時代，一個樣本的錯誤就可以造成對總體估計的失敗，幸運的是，大數據時代對精確性不再那么要求苛刻——也無法要求太嚴格——數據的數量足以彌補這一缺陷。在對思維變革這一部分的闡述中，最重要也是全書的核心觀點就是大數據時代，我們應該從追求因果關系的舊思維方式向追求相關關系轉變。

　　在我看來，這實際上是通過大數據來透視一種事物的發展趨勢，而很多精確學科領域依然需要探尋因果關系解決更有針對性的問題，所以，這局限了這一轉變只能在特定的領域發生。作者自己也說，大數據的相關性將人們指向了比探討因果關系更有前景的領域。

　　大數據時代的數據獲取方式是多種多樣，數據形式也是千變萬化，任何文字、行為、萬物都可以被數據化后用來分析。對這些數據的利用，不僅要考慮到其初次使用價值，更要放眼它未來可能的用途以提高數據的利用率。當然數據并不是無限使用，時效、環境的變化肯定會對數據提出新的要求，所以數據的折舊也是應當考慮的。這又引出了對數據這一無形資產的估值可能性。對于這樣的公司來說，數據就是他們的核心，如何在資產負債表上給他們一個公正的體現正是我們需要考慮的。

　　大數據時代的價值鏈由三部分構成，我把它們簡化為生產—分析—使用三個環節，這對應書中的三種類型公司：第一種是基于數據本身的公司，第二種是基于技能，第三種則是基于思維。在大數據早期，技能和思維最有價值，但作者認為，最終，大部分的價值還是必須從數據本身來挖掘。這是假定了一個成熟的市場，人人都了解了大數據的用途。

　　對于普通人來說，大數據時代最關心的還是隱私問題。不知不覺中，個人的一舉一動都暴露在政府甚至私人企業之下，還面臨潛在的`泄露風險。對此，作者提出了使用者承擔責任的解決辦法，而不是過去那種流于形式的使用授權。大數據甚至能預測一個人的犯罪動機，這給監管者帶來的難題是，預測一個人要犯罪，懲罰還是不懲罰？在這點上，社會達成個人僅需對行為而非動機負責的共識非常重要。

　　大數據時代的風險控制靠的是算法師，類似會計師一樣的職業，對大數據的準確度或有效性進行鑒定。這能在一定程度上防止數據濫用的發生和數據獨裁。當今的法律亦需對大數據監管進行修訂補充。

　　當代大數據發展主要由科技公司推動，相信在不久的將來更多的傳統領域會意識到大數據的重要性。但我們也應該保持清醒，大數據并不是萬能藥，對某些領域或環節，使用大數據是一種簡單且實用的選擇；但對某些領域，盲目使用大數據只會適得其反。

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